「AI 醫療新局：從單點應用走向全院智慧營運」論壇。
【2026 年 10 月 12 日，台北】從病歷摘要、醫學影像分析到行政流程自動化，AI 已逐步應用於醫療現場，但從單一科室推廣至全院，仍須克服系統整合、資料治理、權限管理與投資效益等挑戰。根據 KPMG 全球 AI 調查，72% 的受訪組織已實現效率改善，39% 實現財務效益，另有 84% 在導入過程中遭遇營運挑戰。如何將 AI 的局部效益轉化為可衡量的營運成果，並兼顧臨床安全、病患隱私與法規遵循，成為醫療機構推動 AI 規模化應用的重要課題。
跨國 AI 公司 iKala 今日舉辦「AI 醫療新局：從單點應用走向全院智慧營運」論壇，邀集 Google Cloud、KPMG 安侯建業等產業專家，共同探討醫療 AI 從概念驗證走向正式營運的實務挑戰。iKala 共同創辦人暨董事長程世嘉（Sega Cheng）指出，醫療 AI 導入須配合臨床流程與組織運作，並依現場需求持續調整。他以 iKala 與慈濟合作建置東部透析中心 IT、雲端及 AI 基礎設施的經驗為例，強調理解臨床需求與跨領域協作的重要性。論壇中，iKala 亦提出 AI Ready 架構，協助醫療機構建立 AI 規模化應用的基礎。
KPMG 揭醫療 AI 投資挑戰：效率提升仍待轉化為財務成果
KPMG 安侯建業聯合會計師事務所健康照護與生技產業主持人蘇嘉瑞分享全球 AI 調查指出，儘管 86% 的受訪組織認為 AI 有助於建立競爭優勢，企業仍須思考如何將技術投資轉化為實際財務回報。對醫療機構而言，關鍵在於結合營運目標與資源配置，建立明確的效益評估機制，判斷值得優先投入的 AI 應用場景。
蘇嘉瑞進一步提出 Enable、Embed、Evolve 三階段轉型策略：從建立基礎設施、跨領域團隊及具體應用場景開始，逐步將 AI 導入臨床與行政流程，最終延伸至社區醫療、居家照護及長期照護等場域。他建議醫院優先投入需求明確、成效可量化的應用，累積成果後再擴大部署，兼顧投資報酬與風險治理。
打通醫院資料孤島！iKala 以 AI Ready 架構建立跨系統資料脈絡
「過去的資訊系統是去解決一些問題，但是大家對 AI 的期待，是替代我們去完成一些工作。」iKala AI Service 副總經理楊之奇（Gary Yang）指出，隨著 AI Agent 逐步具備跨系統執行任務的能力，醫療機構須重新思考人員與 AI 的工作分工，釐清哪些任務適合交由 Agent 處理，以及如何串接既有臨床與行政流程。
需先建立可支撐 AI 的架構、資料與工作流程。
為此，iKala 提出 Infrastructure Ready、Data Ready、AI／Agent Ready 三層架構：Infrastructure Ready 依據資安、算力與成本需求，規劃地端、雲端及混合雲部署；Data Ready 串接醫院資訊系統（HIS）、電子病歷（EMR）及醫學影像系統（PACS），建立資料品質與存取權限管理機制；AI／Agent Ready 則整合模型、工具與院內工作流程，協助醫療機構依不同科室需求規劃 AI Agent 應用，建立可持續擴展的 AI 運作環境。
防範醫療資料外洩巨額平均損失！Google Cloud 強調 AI Agent 安全治理的重要性
Google Cloud AI 解決方案資深協理彭信忠（Jason Peng） 指出，根據第三方研究，約 78% 的受訪員工曾使用未經雇主核准的個人 AI 工具，增加企業機敏資訊外洩的潛在風險。IBM《2025 年資料外洩成本報告》亦顯示，全球醫療產業單次資料外洩平均損失達 742 萬美元（約新台幣 2.4 億元）。面對病患個資、臨床紀錄與研究資料的保護需求，彭信忠強調醫療機構應建立安全、可靠且受組織監管的 AI 使用入口。
針對 AI Agent 的規模化應用，彭信忠現場演繹 Google Cloud 如何結合 Gemini 模型與統一 Agent 管理平台，協助醫療機構集中管理各科室的 AI 應用，並建立一致的安全與合規標準。他以醫院管制藥品制度為例，說明 AI Agent 同樣需要資料隔離、身分與權限驗證、資訊來源追溯及完整稽核紀錄等防護機制。現場並以醫護交班的概念性展示 AI Agent 應用情境，包括依人員權限查詢病患資訊、產生附有資料來源的交班報告，並保留人工確認及操作紀錄，讓醫療機構在明確的治理規範下擴大 AI 應用。
從 PoC 到 Production！iKala 聚焦成效量化與長期維運治理
協助醫療機構將 AI 從單點應用逐步推向全院智慧營運。
iKala AI 服務事業部解決方案架構師陳姵淇（Paggie Chen）引述美國 The Health Management Academy 研究指出，83% 的受訪者預期 Agentic AI 能為核心醫療業務帶來顯著價值，但僅 43% 已展開概念驗證（PoC）或測試，實際部署至工作流程的比例更只有 3%。為縮短技術驗證與正式營運之間的落差，陳姵淇提出 SCOPE Framework，涵蓋 Select for Scale、Commit to Production、Openness、Platform 及 Evidence 五大原則，協助醫院在 PoC 階段即納入臨床驗證、模型透明性、成效指標與權責分工。她強調，AI 應定位為醫療專業人員的輔助工具，透過人工審核與持續監測，確保臨床決策仍由具備相應專業資格與權責的人員把關，讓 AI 應用兼顧效率、病患安全與責任可追溯性。
iKala 團隊強調，醫療 AI 的規模化部署必須從真實臨床需求出發，結合跨領域協作、完善的技術架構與明確的責任分工。透過 AI Ready 架構建立基礎設施、資料整合及 AI Agent 應用能力，再以 SCOPE 框架規劃驗證、部署與成效追蹤，協助醫療機構在保留醫療專業人員最終判斷權的前提下，將 AI 從單點應用逐步推向全院智慧營運，創造安全、可衡量且可持續的營運價值。
[ 關於iKala ]
iKala 致力於透過將 AI 與數據嵌入企業經營核心，協助企業做出更精準、更快速的決策。我們透過引導組織從「數據累積」邁向「決策產出」來支援 AI 轉型，並提供完整的 AI 解決方案，將企業的自有數據與 iKala 基於全球數十億社群訊號所建立的智慧模型相結合。
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